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龙图腾网获悉厦门快商通科技股份有限公司申请的专利跨信道声纹识别模型的训练方法、声纹识别方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116312559B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310151115.X，技术领域涉及：G10L17/04；该发明授权跨信道声纹识别模型的训练方法、声纹识别方法及装置是由叶林勇;肖龙源;李海洲;李稀敏;叶志坚设计研发完成，并于2023-02-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本跨信道声纹识别模型的训练方法、声纹识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种跨信道声纹识别模型的训练方法、声纹识别方法及装置，通过收集不同信道数据集，处理得到训练数据，采用改进的fbank特征提取算法对训练数据分别提取fbank特征，得到fbank特征；采用第二fbank特征和第四fbank特征分别训练声纹识别模型，得到第一模型和第二模型，第一模型与第二模型通过融合结构组合构建得到第三模型；采用第一fbank特征训练第三模型，得到第四模型，采用第三fbank特征训练第四模型，得到跨信道声纹识别模型。本发明采用改进的fbank特征提取算法提取fbank特征，并通过融合结构将第一模型的输出和第二模型的输出组合在一起，可有效提高声纹识别模型在跨信道场景下的识别准确率，以解决跨信道声纹识别模型训练过程复杂，准确度低等问题。

本发明授权跨信道声纹识别模型的训练方法、声纹识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种跨信道声纹识别模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，收集数据集，所述数据集包括基于第一信道的第一数据集和第二数据集以及基于第二信道的第三数据集和第四数据集，对所述数据集分别进行数据清洗和数据增强处理，得到训练数据，所述训练数据包括分别对应所述第一数据集、第二数据集、第三数据集和第四数据集的第一训练数据、第二训练数据、第三训练数据和第四训练数据； S2，采用改进的fbank特征提取算法对所述训练数据分别提取fbank特征，得到fbank特征，所述fbank特征包括分别对应第一训练数据、第二训练数据、第三训练数据和第四训练数据的第一fbank特征、第二fbank特征、第三fbank特征和第四fbank特征； S3，采用所述第二fbank特征和第四fbank特征分别训练声纹识别模型，得到第一模型和第二模型，所述第一模型与第二模型通过融合结构组合构建得到第三模型，所述融合结构包括第一加法器、第一池化层、第一卷积层、第一归一化层、第一激活函数层、第二卷积层、第二池化层、第三卷积层、第二归一化层、第二激活函数层、第四卷积层、第二加法器、第三激活函数层、第一乘法器、第二乘法器和第三加法器，其中，所述第一池化层、第一卷积层、第一归一化层、第一激活函数层、第二卷积层依次连接，所述第二池化层、第三卷积层、第二归一化层、第二激活函数层、第四卷积层依次连接，所述第一模型的输出与第二模型的输出采用所述第一加法器进行相加，得到第一相加结果，所述第一相加结果分别输入所述第一池化层和第二池化层，分别经过第一卷积层、第一归一化层、第一激活函数层、第二卷积层以及第三卷积层、第二归一化层、第二激活函数层、第四卷积层提取得到第一特征和第二特征，所述第一特征和第二特征采用所述第二加法器进行相加，得到第二相加结果，所述第二相加结果输入所述第三激活函数层，所述第三激活函数层的输出结果分别与所述第一模型的输出与第二模型的输出采用所述第一乘法器和第二乘法器进行相乘，得到第一相乘结果和第二相乘结果，所述第三激活函数层的输出结果、所述第一相乘结果和第二相乘结果采用所述第三加法器进行相加，得到所述第三模型的输出； S4，采用第一fbank特征训练所述第三模型，得到第四模型，采用第三fbank特征训练所述第四模型，得到跨信道声纹识别模型。

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